Наука о данных

Всё что касается науки о данных: алгоритмы и структуры данных, Искусственный Интеллект, анализ данных и многое другое!

Теория вероятностей, или Не стоит полагаться на случай

Теория вероятностей, или Не стоит полагаться на случай

Понятия вероятности и случайности затрагивают практически все аспекты нашей жизни. Большинство своих решений мы принимаем, исходя из вероятности наиболее благоприятных для нас событий. Поэтому...
7 полезных операций в Pandas при работе с DataFrame

7 полезных операций в Pandas при работе с DataFrame

Абстракция датафрейма является одной из наиболее полезных концепций в современной экосистеме управления данными. Вращается она главным образом вокруг табличных структур, которые имеют повышенную производительность...
Структуры данных, которые необходимо знать каждому программисту

Структуры данных, которые необходимо знать каждому программисту

Пройти путь от нуля до профессионального инженера-программиста можно исключительно с помощью бесплатных ресурсов в интернете. Но разработчики, которые идут по этому пути, часто игнорируют...
4 пайтонические техники для краткого кода

4 пайтонические техники для краткого кода

При создании любого проекта, независимо от его размера, важно обращать внимание на его обслуживаемость. База кода всегда должна быть удобной в этом отношении, чтобы...
Оптимизация работы баз данных с PostgreSQL 12

Оптимизация работы баз данных с PostgreSQL 12

PostgreSQL претендует на звание самой передовой базы данных с открытым исходным кодом в мире, и вполне заслуженно. Основные технические возможности, производительность и рабочие характеристики...
8 ключевых команд для управления средами Conda

8 ключевых команд для управления средами Conda

Введение  Виртуальные среды  —  не самая простая концепция для новичков в Python. Как правило, при установке ПО, например Microsoft Office и Evernote, большинство из нас...
10 актуальных профессий в области науки о данных

10 актуальных профессий в области науки о данных

С одной стороны, поиск работы  —  это суровая игра, в которой нужно выделиться среди сотен, а иногда и тысяч других соискателей. С другой стороны,...
Время управлять версиями проектов МО по-новому

Время управлять версиями проектов МО по-новому

Специалисты по анализу данных и инженеры машинного обучения часто представляют проекты предиктивной аналитики в виде конвейера  —  производственного процесса, который принимает четко определенные вводы...
5 причин смещения в машинном обучении и что с этим делать

5 причин смещения в машинном обучении и что с этим делать

Смещение в машинном обучении означает, что алгоритм дает ошибочные результаты из-за неточных предположений, сделанных на одном из этапов процесса. Чтобы разработать любой процесс машинного обучения,...
Разработка виртуального помощника для удовлетворения основных потребностей пользователей

Разработка виртуального помощника для удовлетворения основных потребностей пользователей

В этой статье мы расскажем о том, как организовать пользовательские потребности в соответствии со сложностью и частотой возникновения, а также расставим приоритеты в поэтапном...
Как предварительно обработать данные и текстовые сообщения из социальных сетей

Как предварительно обработать данные и текстовые сообщения из социальных сетей

Одна из самых непростых задач при использовании данных из социальных сетей и текстовых сообщений для NLP (Natural Language Processing  —  обработки естественного языка) заключается...
Как инструменты дизайна интерфейса и визуализации способствуют развитию Machine Teaching?

Как инструменты дизайна интерфейса и визуализации способствуют развитию Machine Teaching?

Разметка данных для машинного обучениянесет в себе ряд проблем и сложностей. Поэтому нам понадобится лучший подход, который ценит человеческий опыт и управляет расходами, а...
Пять направлений применения исследования операций

Пять направлений применения исследования операций

В последние годы область исследования операций процветала наряду с развитием вычислительной мощности. Сейчас многие организации используют этот подход, чтобы разрабатывать оперативные, тактические и даже...
Анализ социальных сетей: от теории графов до приложений на Python

Анализ социальных сетей: от теории графов до приложений на Python

Теория сетей Начнем с краткого введения в базовые компоненты сети: узлы и ребра. Узлы (например, A,B,C,D,E) обычно представляют объекты в сети и содержат собственные и сетевые...
Генерируйте реалистичные датасеты с помощью Snowfakery

Генерируйте реалистичные датасеты с помощью Snowfakery

Когда вы разрабатываете новый продукт, приложение или функцию, то тестировать ее необходимо на реалистичных данных. Сначала данные создаются вручную, но если нужно протестировать аналитические...
Обработка естественного языка

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка или NLP (от англ. Natural language processing)  —  одна из самых известных областей науки о данных. За последнее десятилетие она приобрела...
5 минут на машинное обучение

5 минут на машинное обучение

Теорема и наивный классификатор Байеса Наивный классификатор Байеса  —  это набор простых и эффективных алгоритмов машинного обучения для решения различных задач классификации и регрессии. Эта...
Расширение Jupyter для VS Code

Расширение Jupyter для VS Code

Блокноты  —  отличный инструмент для инкрементальной разработки концепций ПО. С их помощью специалисты по данным отслеживают структуру своей работы, исследуют алгоритмы, быстро набрасывают новые...
Классы данных в Python и их ключевые особенности

Классы данных в Python и их ключевые особенности

Значимым компонентом любого проекта в программировании являются данные, с которыми неизбежно взаимодействуют все программы. Например, при разработке веб-сайта вы должны представить тексты и изображения...
За гранью HCD: нужен ли новый подход в дизайне для ИИ?

За гранью HCD: нужен ли новый подход в дизайне для ИИ?

Сетевая технология имеет сетевые эффекты. Зачастую они являются неосязаемыми и усиливаются через систему во время использования машинного обучения. Но есть ли смысл создавать ориентированный...
Введение в Pulumi

Введение в Pulumi

Pulumi  —  это многоязычная мультиоблачная платформа разработки с открытым исходным кодом, позволяющая посредством кода управлять всей облачной инфраструктурой, а именно виртуальными машинами, сетевым взаимодействием,...
Создание простой нейронной сети на Python

Создание простой нейронной сети на Python

В течение последних десятилетий машинное обучение оказало огромное влияние на весь мир, и его популярность только набирает обороты. Все больше людей увлекается подотраслями этой...
Разработка инфраструктуры и торговых ботов для ИИ-трейдинга

Разработка инфраструктуры и торговых ботов для ИИ-трейдинга

Примечание: данная статья преследует исключительно образовательные и развлекательные цели, не являясь прямой финансовой рекомендацией. Редакция каналов Better Programming и Nuances of Programming не несет...
Лучший алгоритм решения задач по программированию на Python

Лучший алгоритм решения задач по программированию на Python

По-прежнему актуальны споры о фактической пользе таких веб-сайтов по Python-программированию, как Codewars или Leetcode, и их роли в развитии профессиональных навыков разработчиков. Но несмотря...
7 библиотек Python для вашего первого проекта по науке о данных

7 библиотек Python для вашего первого проекта по науке о данных

Pandas Данные играют первостепенную роль в разработке продуктов, задействующих науку о данных и машинное обучение. Однако информация часто нуждается в предварительной очистке и некоторых манипуляциях,...
Автоматическое создание музыки с помощью искусственного интеллекта

Автоматическое создание музыки с помощью искусственного интеллекта

Раз уж мы в начале 2021 года, то должны затронуть тему, о которой много говорилось в последнее время. По мере того, как всё больше...
80 практических вопросов по Python для собеседования

80 практических вопросов по Python для собеседования

Многие начинающие ученые в области данных начали свое путешествие по науке о данных с языка программирования Python. Почему Python? Потому что он легок в...
Библиотеки Python для машинного обучения

Библиотеки Python для машинного обучения

Что такое «библиотека Python»? Если вдуматься, она очень похожа на обычную библиотеку, в которой собраны самые разные книги. В библиотеке Python имеется несколько уникальных модулей,...
Как ИИ меняет сферу финансов

Как ИИ меняет сферу финансов

Миллионы клиентов, миллиарды транзакций, триллионы активов. Финансовая сфера, как мы знаем, является движущей силой мировой экономики и мира, в котором мы живём. Вместе с...
Суперсила индексов для оптимизации SQL-запросов

Суперсила индексов для оптимизации SQL-запросов

Введение  Вы любите SQL и хотите улучшить свои навыки выполнения SQL-запросов? Вы знаете, что индексация  —  отличный инструмент для оптимизации запросов, но при этом не...
Большой недостаток социальных сетей и его устранение

Большой недостаток социальных сетей и его устранение

Чуть более двух десятилетий назад, на заре своего развития Интернет столкнулся с серьезной проблемой: очень сложно было найти «правильную», необходимую информацию. Другими словами, поисковые...
Алгоритмы ограничения скорости

Алгоритмы ограничения скорости

Для чего нужно ограничение скорости API Ограничение скорости помогает защитить сервисы от злонамеренных поведений, нацеленных на протоколы прикладного уровня. К числу таких поведений относятся DoS-атаки (атаки...
Разбор 7 ошибок Python

Разбор 7 ошибок Python

Как только задачи, стоящие перед специалистами по данным, переходят из родной научной области в сферу разработки ПО, решать их становится все труднее. И хотя...
Годовой план изучения науки о данных

Годовой план изучения науки о данных

2020-ый наконец-то закончился, а значит уже можно начать планировать 2021-ый. Для начала зададим себе вопрос: чему мы хотим научиться в этом году? Многие выбирают в...
Новая библиотека превосходит Pandas по производительности

Новая библиотека превосходит Pandas по производительности

Выпуск pandas датируется 2008 годом, и написана она была на Python, Cython и Си. Сегодня мы сравниваем производительность этой всем известной библиотеки с новой...
Введение в метод Монте-Карло по схеме цепей Маркова

Введение в метод Монте-Карло по схеме цепей Маркова

Слева: моделированное необработанное совместное распределение коэффициентовСправа: моделированное совместное распределение коэффициентов без отбраковки В предыдущей статье я дал краткое введение в байесовскую статистику и рассказал, как...
Тематическое моделирование с помощью BERT

Тематическое моделирование с помощью BERT

Часто, когда заказчики обращаются ко мне с просьбой провести анализ их продукта на основе НЛП, они задают один и тот же вопрос: «Какая тема чаще...
Топ-5 ошибок при объявлении функций в Python

Топ-5 ошибок при объявлении функций в Python

Функции являются критическим компонентом в любом программном проекте. Написанные должным образом, они представляют собой практичный способ написания читаемого и поддерживаемого кода. Однако, если функции...
Байесовская статистика для специалистов по данным

Байесовская статистика для специалистов по данным

Возможно, вы помните теорему Байеса как громоздкое уравнение из курса статистики, которое вам нужно было заучить. Но за ним кроется нечто большее. Эта теорема...
Как найти выход из лабиринта с помощью Python

Как найти выход из лабиринта с помощью Python

Создание лабиринта Наш лабиринт будет в виде матрицы размером n*m с нулями для проходов и единицами для стен. a = [ [1, 1,...
Распознавание звуков с помощью глубокого обучения

Распознавание звуков с помощью глубокого обучения

Вы когда-нибудь просыпались с непонятным ощущением: слышишь какой-то звук, но точно знаешь, что в этом звуке что-то не то? Распознавание звуков  —  это один базовых...
10 самых продуктивных техник для работы с файлами в Python

10 самых продуктивных техник для работы с файлами в Python

Какой бы проект вы ни разрабатывали, вам не избежать работы с файлами либо на компьютере, либо на сервере. И неудивительно, поскольку они являются самыми...
В США ограничивают использование технологий распознавания лиц

В США ограничивают использование технологий распознавания лиц

Но надолго ли? Технологию распознавания лиц сегодня начали применять и правоохранительные органы, и военные структуры, и частные компании, при этом они вот уже 40-лет используют базы...
Современные шаблоны проектирования архитектуры

Современные шаблоны проектирования архитектуры

Многие современные приложения нужно проектировать в масштабе предприятия или даже всего интернета. Все они должны отвечать требованиям масштабируемости, доступности, безопасности, надежности и отказоустойчивости. Здесь я...
Основы науки о данных

Основы науки о данных

Наука о данных  —  это быстро развивающаяся область, изначально основанная на статистике. За последние несколько десятилетий она стала намного шире из-за экспоненциального роста объема...
Суть 4 хитроумных концепций Python для новичков

Суть 4 хитроумных концепций Python для новичков

Совсем не просто изучать новый язык программирования, особенно в отсутствии какого-либо опыта в данной сфере. Однако по сравнению с другими языками вам, вероятно, будет...
5 типов алгоритмов машинного обучения, которые нужно знать

5 типов алгоритмов машинного обучения, которые нужно знать

Машинное обучение  —  один из самых известных и важных подразделов науки о данных. В 1959 году исследователь компании IBM Артур Самюэл впервые ввёл термин...
10 идиоматических приемов для эффективного программирования на Python

10 идиоматических приемов для эффективного программирования на Python

Программирование само по себе очень увлекательное занятие, а программирование на Python увлекательнее вдвойне, поскольку в данном языке существует много разных способов реализации одних и...
Создание интерфейсов, удобных для алгоритмов

Создание интерфейсов, удобных для алгоритмов

Дизайнер должен досконально знать материалы, с которыми работает. В прошлом это было понимание особых свойств древесины, металлов, печатных станков и, наконец, пикселей. Современным дизайнерам...
Уникальный пример использования SocketCluster для распределенных вычислений

Уникальный пример использования SocketCluster для распределенных вычислений

Команда HarperDB построила первую и единственную написанную на Node.js БД, которая уникальным образом применяет SocketCluster для распределенных вычислений. Кайл Бернарди, технический директор и сооснователь...
Простыми словами о рекурсии

Простыми словами о рекурсии

В программировании рекурсия, или же рекурсивная функция — это такая функция, которая вызывает саму себя. Рекурсию также можно сравнить с матрёшкой. Первая кукла самая большая, за ней...
7 Способов вывести свои новые навыки Python на следующий уровень

7 Способов вывести свои новые навыки Python на следующий уровень

Внимание: в этой статье нет партнёрских ссылок. Когда я впервые начинал изучать Python, я не знал, что делать с моими новыми навыками дальше. Поэтому они...
4 принципа успешной поисковой системы и не только

4 принципа успешной поисковой системы и не только

Поиск повсюду и сталкиваемся мы с ним ежедневно. Эта функция реализована на каждом сайте и является частью любого IT-продукта. Вызов меню поиска простой комбинацией...
Работа с панелью индикаторов. Руководство программиста Python. Часть 3

Работа с панелью индикаторов. Руководство программиста Python. Часть 3

Часть 1, Часть 2, Часть 3 В этой серии статей в качестве основной платформы для Dashboarding используется Dash от Plotly. Прежде чем перейти к этой статье,...
Работа с панелью индикаторов. Руководство программиста Python.Часть 2

Работа с панелью индикаторов. Руководство программиста Python.Часть 2

Часть 1, Часть 2 Это вторая статья из нашей серии об использовании Python-фреймворка Dash от Plotly в качестве основной платформы для работы с панелью индикаторов....
Пусть говорят… расходящиеся гистограммы!

Пусть говорят… расходящиеся гистограммы!

Термин “divergere” происходит от латинского языка и означает расхождение. Среди его синонимов: разделение, разногласие, различие, пересечение и столкновение мнений. Он отражает разнообразие точек зрения...
Работа с панелью индикаторов. Руководство программиста Python. Часть 1

Работа с панелью индикаторов. Руководство программиста Python. Часть 1

В этой серии статей в качестве основной платформы для Dashboarding используется Dash от Plotly. Введение Dash от Plotly — это веб-фреймворк, построенный на основе Plotly.js, React и Flask,...
Наивный байесовский алгоритм

Наивный байесовский алгоритм

Введение Самые простые решения обычно оказываются самыми действенными, и в этом смысле показателен пример наивного байесовского алгоритма. Несмотря на большие успехи машинного обучения в последние...
Основные концепции и структуры Python, которые должен знать каждый серьёзный программист

Основные концепции и структуры Python, которые должен знать каждый серьёзный программист

Генераторы Создание итератора в Python требует большой работы. Класс (в ООП) должен быть построен с применением методов __iter__() и __next__(), внутренние состояния должны быть сохранены...
Что такое компилятор

Что такое компилятор

Если вы программист, то наверняка слышали слово “компилятор”. Но знаете ли вы, что это такое на самом деле? Вы когда-нибудь задумывались, что происходит под...
Галерея лучших модулей Python

Галерея лучших модулей Python

Вас никогда не обескураживало огромное число модулей Python? И, скорее всего, вам было непросто выбрать всего один для конкретного проекта. В этой статье вы...
Парадокс «Гранд-отель»

Парадокс «Гранд-отель»

ПРОЛОГ «Хочешь поиграть в пазлы?»  —  спросила мама своего 8-летнего ребёнка. «Конечно, мамочка!»  —  ответило дитя. Все мы любим головоломки. И забавно, что эта любовь не...
Основы SQLite на примере практической задачи

Основы SQLite на примере практической задачи

Базы данных  —  это превосходный, безопасный и надежный способ хранения данных. Все основные реляционные базы объединяет SQL, т.е. язык управления данными, их базами и...
Простое развёртывание графовой базы данных: JanusGraph

Простое развёртывание графовой базы данных: JanusGraph

Недавно мне потребовалось постоянно где-то хранить большие графовые данные, и я занялся поисками распределённой графовой базы данных с открытым исходным кодом. Главным требованием было...
BERT  -  коротко о главном

BERT  -  коротко о главном

Предварительно обученные модели представления языка Существует два способа использования предобученных языковых моделей: извлечение признаков (feature-based), когда представления предварительно обученной модели используются в качестве дополнительных функций...
Менеджеры контекста в Python  -  выходим за пределы "with open() file"

Менеджеры контекста в Python  -  выходим за пределы «with open() file»

Введение В Python при работе с файлами наиболее распространённой функция open(), создающая объект типа файл, который в зависимости от ситуации позволяет читать или записывать данные....
Реализация архитектуры с сохранением состояния в Streamlit

Реализация архитектуры с сохранением состояния в Streamlit

Streamlit Streamlit прошел долгий путь становления с момента своего создания в октябре 2019 года. Он не только предоставил разработчикам ПО новые возможности, но и обеспечил...
10 популярных проектов GitHub, написанных на Python

10 популярных проектов GitHub, написанных на Python

Уже долгое время разработчики во всем мире выбирают Python для большинства своих проектов. Python  —  второй по популярности язык на GitHub, крупнейшем веб-сервисе для...
Настоящие беспилотные такси выезжают на улицы города

Настоящие беспилотные такси выезжают на улицы города

Компания Waymo официально запускает парк беспилотных автомобилей в городе Финикс Waymo  —  компания по производству беспилотных автомобилей, вышедшая из Google в 2016 году, наконец выполнит своё...
5 доказательств силы итерируемых объектов в Python

5 доказательств силы итерируемых объектов в Python

Что такое итерируемые объекты?  Итерируемые (перебираемые) объекты — это коллекция важных структур данных в Python. Например, к ним относятся такие встроенные типы, как строки, списки и словари....
Креативное программирование: методы и инструменты для JavaScript, Python и других языков

Креативное программирование: методы и инструменты для JavaScript, Python и других языков

Креативное программирование Задача этого вида программирования состоит в создании не функционального, а выразительного продукта. В этом процессе немаловажную роль играет эстетика, и именно поэтому он...
К подготовке и публикации первого пакета Python готовы!

К подготовке и публикации первого пакета Python готовы!

Python стал одним из самых широко используемых языков программирования. Главным образом объясняется это тем, что мы, его обычные пользователи, можем поделиться своим кодом, обеспечивая...
Алгоритм Рабина-Карпа с полиномиальным хешем и модульной арифметикой

Алгоритм Рабина-Карпа с полиномиальным хешем и модульной арифметикой

Введение Созданный Ричардом Карпом и Майклом Рабином алгоритм Рабина-Карпа  —  это алгоритм поиска строки, который использует хеширование для поиска совпадений между заданным шаблоном поиска и...
Что нужно знать, чтобы начать заниматься квантовыми вычислениями

Что нужно знать, чтобы начать заниматься квантовыми вычислениями

Несмотря на относительно старую технологию, только в последнее время квантовые вычисления привлекли к себе много внимания как индустрии, так и СМИ. Квантовые вычисления впервые...
Как я устроил пожизненный запас чесночных пицца-палочек с помощью Python и Selenium

Как я устроил пожизненный запас чесночных пицца-палочек с помощью Python и Selenium

Не знаю как вы, а я обожаю пиццу, особенно вместе с чесночными палочками от «Папа Джонс». И когда мне пришло это сообщение после последнего...
Сборка и запуск загрузчика

Сборка и запуск загрузчика

Что вас здесь ждёт Если вы так же любопытны, как я, вы наверняка задумывались о том, как работают операционные системы. Здесь я расскажу о некоторых исследованиях...
5 подводных камней нереляционных баз данных

5 подводных камней нереляционных баз данных

Когда речь заходит о нереляционных базах данных, не все видят две стороны одной медали: многие упускают из виду то, что у этих баз данных...
Как освоить алгоритмы?

Как освоить алгоритмы?

Чтобы что-то было сделано компьютером, нужно указать ему, как это сделать. Нужно написать программу с пошаговым объяснением: какие задачи компьютер должен выполнить и каким...
10 Графовых алгоритмов

10 Графовых алгоритмов

Графы превратились в невероятно сильное средство моделирования и получения данных из соцсетей, веб-страниц и ссылок, а также определения местоположения и маршрутов в GPS. Любой...
ML-инженер или специалист по обработке данных? (Закат науки о данных?)

ML-инженер или специалист по обработке данных? (Закат науки о данных?)

Привет, меня зовут Джейсон Я специалист по обработке данных (чуть позже в статье это понятие будет определено конкретнее) в Кремниевой долине, и мне очень нравится расширять...
Python

Python 3.9

Что нового ожидает нас в этой версии и в будущих релизах? Вышел полный релиз Python 3.9! Очевидно, что эта версия знаменует собой переломный момент в эволюции Python....
Data Science

Когда ИИ или машинное обучение неуместны

Вообразите, что вам только что удалось заполучить набор данных клинических испытаний. Превосходно! Чтобы помочь вам войти в роль, я подготовила следующие данные: Представьте, что эти...
ArtificialIntelligence

SpineNet: нетрадиционная архитектура backbone-сети от Google Brain

Проблема классификации была весьма эффективно решена при помощи архитектур типа “энкодер-декодер”, в которых энкодерам свойственно постепенное уменьшение масштаба. Однако эта архитектура не способна эффективно...
Database

Скрытые алмазы: уведомления об изменениях в БД

Вступление Получение управляемых событиями уведомлений об изменениях (EDCN), когда данные изменяются непосредственно из БД, без необходимости опроса для получения обновлений — очень эффективная функциональность. Подобная доступна в...
Pandas

7 трюков pandas для науки о данных

1. Анализ образцов датафреймов с помощью df.groupby().__iter__() Обычно исследовать набор данных строка за строкой или группа за группой в блокнотах Jupyter сложнее, чем в Excel....
Python

4 шага к совершенству: правила для идеальных функций

Функции — это блоки кода, выполняющие требуемые действия. Они являются фундаментальными составляющими любого проекта разработки. Без них мы не сможем ни обработать данные, ни представить их...
Data Science

Доходчиво об обучении на основе многообразий с алгоритмами IsoMap, t-SNE и LLE

Метод главных компонент (PCA) весьма производителен, но зачастую дает сбой, так как предполагает возможность линейного моделирования данных. Он выражает новые признаки в виде линейных...
Python

Не слушай профи - делай print()

Если вы скажете профессиональным программистам, что используете print() для отслеживания ошибок, готовьтесь уворачиваться от летящих в вашу сторону стульев. Есть ли смысл продираться через...
Audio Datasets

25 наборов аудиоданных для исследований

Наборы музыкальных данных Free Music Archive FMA предназначен для анализа музыки и состоит из полноразмерного HQ-аудио, предварительно вычисленных характеристик, а также метаданных трека и пользовательского уровня....
Data Science

Крутые наборы данных для машинного обучения

Более 50 открытых наборов для ваших исследований Хорошее исследование в машинном обучении начинается с подходящего набора данных. Нет необходимости тратить целый вечер на создание собственного...
Python

Как собрать кубик Рубика с помощью генетических алгоритмов

Введение В качестве эксперимента я решил собрать кубик Рубика с помощью генетических алгоритмов (ГА). Их основная концепция заключается в том, чтобы найти решение путем имитации...
Data Science

Безградиентный подход к оптимизации нейронной сети

Градиентный спуск  —  это одна из важнейших идей в области машинного обучения, в котором алгоритм с учетом функции затрат итеративно выполняет шаги с наибольшим...
DataScience

Поиск с возвратом в решении типичных задач на собеседовании

Поиск с возвратом  —  это эффективный метод для решения алгоритмических задач, обычно задаваемых на собеседовании. Данный вид поиска ищет решения в глубину и, достигнув...
Spotify

От Spotify к собственной рекомендательной системе

Каждый понедельник моя жизнь озаряется одним событием. И учёба или работа здесь ни при чём — я говорю об еженедельном обновлении чудесного плейлиста “Открытия недели” на...
Python

Python: как заменить циклы For на Map, Filter и Reduce

Вы когда-нибудь смотрели на свой код и видели водопад из циклов for? Вам приходилось щурить глаза и наклоняться к монитору, чтобы рассмотреть его поближе? Я...
Python

Теория графов в кратком и практичном изложении

Графы являются очень полезной в программировании структурой, поскольку зачастую задачи компьютерной науки можно представить в виде графа и решить с помощью одной из его...
Data Science

Статистические типы данных, используемые в машинном обучении

Введение в статистику Статистика — это наука об изучении данных. Знания в этой области позволяют использовать подходящие методы сбора и анализа данных, а также эффективно представлять результаты...
Computer Science

Продвинутый взгляд на рекурсию

Рекурсия является одним из наиболее мощных подходов в программировании. С ее помощью можно решать чрезвычайно сложные задачи, печатая при этом невероятно малый объем кода....
Machine Learning

Не учите машинное обучение

Примечание: следующие рассуждения основаны на моих личных наблюдениях за командами, работающими над машинным обучением, а не академическом обзоре отрасли. Как разработчик, вы, вероятно, хотя бы...
Python

Python 3: 3 функции, которые следует помнить

Многие разработчики, особенно новички, уже активно пишут на Python 3. И хотя в этой версии появилось множество новых функций, многие из них неизвестны или...
Python для новичков: логические операторы, выражения присваивания и управление контекстом

Python для новичков: логические операторы, выражения присваивания и управление контекстом

Для большинства начинающих программистов Python стал отличной стартовой площадкой в мир разработок. Большинство же тех, кто уже владеет каким-либо другим языком программирования, подумывают о...
Дизайн системы Netflix

Дизайн системы Netflix

Балансирование между удивительными возможностями и соответствием строгим требованиям - отличительная черта дизайна системы Netflix. Изучение ее "умных" компонентов наверняка обогатит ваш инженерный опыт.
Генерирование синтетических обучающих данных с поддержкой масштабирования для задач NLP с помощью T0PP

Генерирование синтетических обучающих данных с поддержкой масштабирования для задач NLP с помощью T0PP

Проблемы с производством тренировочных данных для моделей МО? На помощь приходит мощный инструмент T0PP!
WebRTC

WebRTC: фреймворк ICE, STUN и сервера TURN

WebRTC (Web Real Time Communication) — это проект с открытым исходным кодом, позволяющий создавать одноранговые (P2P) аудио- и видеосвязи через JavaScript API. Для того чтобы установить P2P-соединение,...
Создание модели машинного обучения с помощью Google Colab без дополнительных настроек

Создание модели машинного обучения с помощью Google Colab без дополнительных настроек

Машинное обучение позволяет разрабатывать модели, способные выдавать точные прогнозы. Сегодня рассмотрим, как можно создать модель МО, используя такой инструмент, как Google Colab.